Protocolos y herramientas para la valoración y programación del ciclista: tiempos límite y tests de estimación del Máximo Estado Estable

Abstract

La tesis doctoral que aquí se presenta se estructura en tres partes diferenciadas. En la primera parte, compuesta por los estudios I y II, se detallan los trabajos de validación de las herramientas de control de la carga en ciclismo, “rodillo con freno electromagnético Cycleops Hammer” y “pedales de potencia PowerTap P1”, comparando los resultados frente a los valores medidos por unas bielas SRM profesional. En ambos casos se realizaron pruebas con carga incremental aleatorizadas y contrabalanceadas (100-500 W), a 70, 85 y 100 rev·mín-1 de cadencia, con pedaleo sentado y de pie en 3 unidades Hammer diferentes. En general no se detectaron diferencias significativas entre los HAMMER y el SRM, observándose fuertes coeficientes de correlación intraclase (≥0,996; p=0,001), sesgos bajos (-5,5 a 3,8), así como valores elevados de reproducibilidad absoluta (CV<1,2%, SEM<2,1). Los pedales PowerTap P1, registraron fuertes coeficientes de correlación en posición sentada (rho≥0,987). Igualmente, infraestimaron los datos de potencia obtenidos de una forma directamente proporcional a la cadencia (El error medio fue 1,2%, 2,7%, 3,5% para 70, 85 y 100 rev∙min-1), aunque mostraron altos valores de reproducibilidad absoluta (150-500 W; CV=2,3%; SEM<1,0W). Estos datos hacen de ambos instrumentos dispositivos válidos y reproducibles para medir la potencia en ciclismo, aunque en el caso de los PP1, hay que tener precaución en la interpretación de los resultados debido a la ligera infraestimación de la potencia. Una segunda parte se corresponde con el estudio III donde se analizaron por duplicado de forma aleatorizada y contrabalanceada los tiempos límite hasta la extenuación a los principales hitos de la vía aeróbica y anaeróbica en ciclismo (Capacidad Anaeróbica Láctica, primera carga que elicita el VO2max -PAM-, Segundo Umbral Ventilatorio -VT2- y Máximo Estado Estable de Lactato -MLSS-). Los TLIM fueron: 00:28±00:07, 03:27±00:40, 11:03±04:45 y 76:35±12:27 mm:ss respectivamente. Se encontraron valores moderados de reproducibilidad inter-sujeto (CV=22,2%,19,3%;43,1% y 16,3%), aunque bajos de variabilidad intra-sujeto (CV=7,6%,6,9%;7,0% y 5,4%). El %PAM a la que se localizan los hitos fisiológicos estudiados parece ser una covariable útil para la predicción de cada uno de los TLIM en entrenamientos y competiciones. Finalmente, la tercera parte, que incluye los estudios IV y V, evaluó la validez de dos metodologías diferentes para estimar la carga de trabajo a intensidad de MLSS en ciclistas. La primera es un test contrarreloj de 20 min (20TT), y la segunda, un protocolo incremental de una sola sesión con 4 escalones de 10 min (1day_MLSS). la reproducibilidad absoluta del test 20TT, realizado por duplicado, fue muy elevada (CV = -0,3±2,2 %; CCI = 0,966; sesgo = 0,7±6,3 W). El 95% del 20TT sobreestimó el MLSS (sesgo 12,3±6,1 W). Por el contrario, el 91% del 20TT mostró un predicción certera del MLSS (sesgo 1,2±6,1 W), aunque la ecuación de regresión “MLSS (W) = 0,7489 * 20TT (W) + 43,203” mostró incluso mejores estimaciones del MLSS (sesgo 0,15,0 W). En el caso del test 1day_MLSS, se detectó el MLSS como la mayor carga de trabajo que pudo mantenerse con un aumento de [Lact] inferior a 1 mmol·L-1. No se detectaron diferencias significativas entre el MLSS (247±22 W) y el constructo principal del test (DIF_10to10) (245±23 W), considerando la diferencia del [Lact] entre el minuto 10 de dos escalones consecutivos, con elevadas correlaciones (CCI=0,960) y bajos sesgos (2,2W), así como elevada fiabilidad intra-sujeto (CCI=0,846; CV=0,4%; Sesgo=2,2±6,4 W). Ambos métodos se revelaron como predictores válidos del MLSS, reduciendo significativamente los requerimientos necesarios para determinar individualizadamente esta intensidad.

The doctoral thesis presented in this document is structured in three different parts. The first part of the work is composed of studies I and II, where the validation work of two different workload cycling tools, “drive indoor trainer Cycleops Hammer” and “PowerTap P1 Pedals Power Meter “, is detailed. In both articles, randomized and counterbalanced incremental workload tests (100-500 W) were performed, at 70, 85 and 100 rev·min-1 cadence, with sitting and standing pedalling in 3 different Hammer unit cadences. Then, the results are compared against the values measured by a professional SRM crankset. In general terms, no significant differences were detected between the Hammer devices and the SRM, while strong intraclass correlation coefficients were observed (≥0.996; p=0.001), with low bias (-5,5 a 3,8), and high values of absolute reproducibility (CV<1,2%, SEM<2,1). The PowerTap P1 pedals showed strong correlation coefficients in a seated position (rho ≥ 0.987). They underestimated the power output obtained in a directly proportional way to the cadence, with an average error of 1.2%, 2.7%, 3.5% for 70, 85 and 100 rev∙min-1. However, they showed high absolute reproducibility values (150-500 W, CV = 2.3%, SEM <1.0W). These results prove that both are valid and reproducible devices to measure the power output in cycling, although caution should be exercised in the interpretation of the results due to the slight underestimation. The second part of the thesis is devoted to the study III, where the time to exhaustion (TTE) at the workloads related to the main events of the aerobic and anaerobic pathway in cycling were analysed in duplicate in a randomized and counterbalanced manner (Lactic anaerobic capacity (WAnTmean), the workload that elicit VO2max -MAP-, Second Ventilatory Threshold (VT2) and at Maximal Lactate Steady State (MLSS). TTE values were 00:28±00:07, 03:27±00:40, 11:03±04:45 and 76:35±12:27 mm:ss, respectively. Moderate between-subject reproducibility values were found (CV=22.2%,19.3%;43.1% and 16.3%), although low within-subject variability was found (CV=7.6%,6.9%;7.0% y 5.4%). According to these results, the %MAP where the physiological events were found seems to be a useful covariable to predict each TTE for training or competing purposes. Finally, in the third part of the work, the results of studies IV y V have been included. The validity of two different methods to estimate the cyclists’ workload at MLSS was evaluated. The first method was a 20 min time trial test (20TT), while the second method was a one-day incremental protocol including 4 steps of 10 minutes (1day_MLSS). The 20TT test absolute reproducibility, performed in duplicate, was very high (CV = -0.3±2.2%, ICC = 0.966, bias = 0.7±6.3 W). 95% of the mean 20TT workload overestimated the MLSS (bias 12.3±6.1W). In contrast, 91% of 20TT showed an accurate prediction of MLSS (bias 1.2±6.1 W), although the regression equation "MLSS (W) = 0.7489 * 20TT (W) + 43.203" showed even a better MLSS estimates (bias 0.1±5.0 W). Related to the 1day_MLSS test, the physiological steady state was determined as the highest workload that could be maintained with a [Lact] rise lower than 1mmol·L-1. No significant differences were detected between the MLSS (247±22 W) and the main construct of the test (DIF_10to10) (245±23 W), where the difference of [Lact] between minute 10 of two consecutive steps were considered, with high correlations (ICC = 0.960), low bias (2.2W), as well as high within-subject reliability (ICC = 0.846, CV = 0.4%, Bias = 2.2±6.4W). Both methods were revealed as valid predictors of the MLSS, significantly reducing the requirements needed to individually determine this specific intensity.